机器学习优化太阳能电池制造迈向工业5.0

在工业4.0向工业5.0迈进的浪潮中，韩国科学家为太阳能电池制造注入“智能基因”。首尔国立大学研究团队成功开发出一套创新方法论，利用机器学习精准预测并优化关键工艺参数，显著提升光伏电池制造效率与精度。

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工业级数据驱动模型

研究团队摒弃了传统实验室模拟数据，从高度模拟实际工业产线的设备中采集了3420组详实数据。这些数据囊括了磷酰氯（POCl3）掺杂工艺中的10项核心变量：预沉积温度与时间

推进温度与时间、工艺气体参数（POCl3流量、O2流量、腔室压力）、晶圆位置信息（晶圆舟位置、槽位编号、晶圆位置）等。

“智能大脑”精准预测与优化

基于此庞大工业数据集，团队构建了强大的机器学习模型：

精准预测：模型能依据输入的复杂工艺条件，准确预测出最终产品的关键指标——薄层电阻（Sheet Resistance）。

深度解析：采用基于博弈论的SHAP（SHapley Additive exPlanations）方法，清晰揭示每个工艺变量对薄层电阻预测结果的影响权重与方向，赋予模型“可解释性”。

自主优化：结合贝叶斯优化算法，模型能够反向推导出实现目标薄层电阻（如150 Ω/sq）的最优工艺参数组合。这一过程仅需200次有效试验（100次初始随机采样+100次贝叶斯优化），远低于行业常规且昂贵的试错法成本。

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迈向工业5.0的可靠基石

研究负责人李承泰（Seungtae Lee）强调其工作的普适价值：“我们的核心目标是提出一种将机器学习深度融入实际工业流程的方法论。模型的学习结果与预测均符合已知的物理和理论认知，这为模型在真实制造环境中的可靠性与可解释性提供了坚实保障。”

这项发表于《Materials Science in Semiconductor Processing》的研究（《基于贝叶斯优化的硅片薄层电阻控制方法：迈向自动化太阳能电池制造》）不仅为光伏产业提供了一条通向高效、智能化生产的清晰路径，其开创性的方法论框架更具备推广至各类复杂工业流程的潜力，成为加速工业4.0进程、铺就工业5.0道路的关键基石。

随着人工智能深度融入制造业核心环节，以数据为驱动、模型为决策核心的智能工厂模式正在重塑产业竞争力。韩国科学家在太阳能电池制造领域的成功实践，为全球制造业的智能化升级提供了极具价值的范本。